GSBrain P系列是一款零门槛可视化全基因组选择AI平台，支持用户通过简单拖拽完成育种分析预测。该产品整合了自研高精度算法GS++（精度提升9%-45%）、FreeDL深度学习网络构建功能和WorkflowPockets流程管理，同时支持GWAS、WGCNA等多项生信分析。采用本地化部署保障数据隐私，内置海量存储空间，实现育种群体从分析预测到配种优化的全流程智能化操作。

全基因组选择(GS)是根据训练群体全基因组上的分子标记基因型和表型之间的关联构建统计模型, 进而对表型未知的育种群体做出合理的预测和选择。统计模型是GS的核心，极大地影响了基因组预测的准确度和效率。因此，

本研究利用拟南芥的cistrome数据集和番茄果实的时空转录组数据作为数据来源，构建了卷积神经网络(CNN)模型来预测基因表达模式，通过CNN的特征可视化技术，识别关键核苷酸残基，并采用电泳迁移率变化分析(EMSA)和瞬时报告基因分析验证DL模型的预测。该研究利用番茄果实的染色质组数据成功构建了一个深度学习模型，该模型能够预测基因调控区域的DNA序列如何调控成熟过程中的基因表达。本研究利用番茄的顺

在植物表型分析中，深度学习主要用于图像数据的解析，以识别和预测植物的生长状态、形态特征和可能的病害等问题。这些模型能够处理高分辨率的图像，并从中估计出植物生长的关键指标。以IPPN数据库图像为基础，结合真实与合成图像，深度学习模型在叶片数量预测任务中取得显著成果，均方误差降至0.73，提升了特征预测的精确性。利用iNaturalist数据集，深度学习模型通过Inception-ResNet-v2架